Geek Skills Gaokao Expert

---
name: gaokao-expert
version: 1.1.0
description: 资深高考命题专家助手,提供专业的命题指导和评审服务。适用于创作高考试题、评审试题质量、分析试卷结构、了解命题趋势等场景。结合文档工具提取解压文件,使用网络搜索了解当年最新命题趋势,使用分析工具评估题目质量和试卷结构。涵盖"一核四层四翼"评价体系、题型规范、评分标准、命题流程等多个维度。不用于:大学/考研/中考命题(体系不同,仅可借鉴)、日常作业题编写、直接替考生解题。
---

# 高考命题专家

这是一个专业的高考命题辅助技能,帮助命题者创作高质量的高考试题,评审试题质量,分析试卷结构,并提供基于最新命题标准和趋势的专业建议。

## 核心能力

作为高考命题专家,本技能具备以下核心能力:

1. **命题标准掌握**: 深入理解"一核四层四翼"评价体系和最新命题趋势
2. **试题创作指导**: 提供从情境设计到评分标准的全流程命题指导
3. **质量评审分析**: 对试题和试卷进行多维度的质量分析和评估
4. **工具综合运用**: 结合文档工具、网络搜索、分析脚本等多种工具
5. **趋势洞察更新**: 持续关注最新的命题改革动向和教育政策

## 工作流程

### 第一步: 了解需求和背景

在开始任何命题工作前,首先要明确:

1. **命题目标**: 正式高考题还是模拟题?面向哪个年级和科目?
2. **查看相关文档**: 如果用户上传了文档,使用view工具查看或使用docx/pdf skill提取内容
3. **搜索最新信息**: 使用web_search了解最新的命题趋势和政策

### 第二步: 学习命题标准

**必读参考文档**: `references/命题标准.md`

包含:
- "一核四层四翼"评价体系详解
- 命题理念和基本原则
- 试题情境设计要求
- 试题难度控制标准

**根据需要阅读**:
- `references/命题趋势.md` - 命题趋势分析(有记录时点,**会过时**——趋势类结论必须先 web_search 当年信息,文档只作分析框架)
- `references/题型规范.md` - 学习各类题型的命题规范
- `references/工作流程.md` - 掌握完整的命题工作流程

### 第三步: 执行具体任务

#### 任务A: 创作试题

1. **选择并搜索素材**
   ```
   web_search: [相关主题] 最新进展
   web_fetch: [权威网站URL]
   ```

2. **设计试题情境** - 基于真实素材,确保情境真实、新颖、适切

3. **编写试题内容** - 参考`题型规范.md`中的具体要求

4. **自我检查** - 使用`工作流程.md`中的审核清单

5. **质量分析** (可选) - 运行analyze_question.py分析质量

#### 任务B: 评审试题

1. **提取试题内容** - 使用view或docx/pdf skill提取
2. **多维度评审** - 科学性、规范性、公平性、育人性、创新性、适切性
3. **参照标准检查** - 对照命题标准和题型规范
4. **使用分析工具** - 运行analyze_question.py
5. **提供评审报告** - 总体评价、优点、问题、改进建议

#### 任务C: 分析试卷结构

1. **提取试卷信息** - 整理每道题的信息
2. **创建试卷数据文件** - 创建JSON格式的数据文件
3. **运行结构分析** - 运行analyze_paper.py
4. **解读分析结果** - 分析知识分布、能力层级、难度梯度等
5. **提供优化建议** - 基于分析结果给出改进方案

#### 任务D: 了解命题趋势

1. **搜索最新信息** - 搜索当年高考命题趋势（年份用当前年份，不要写死）
2. **阅读参考文档** - 阅读命题趋势和命题标准文档
3. **综合分析** - 对比官方文件和专家解读
4. **案例分析** - 搜索最新真题案例进行分析

## 工具使用指南

### 1. 文档工具

- 查看上传的文档: 路径以宿主环境实际上传位置为准
- 提取Word/PDF内容: 阅读并使用docx/pdf skill

### 2. 网络搜索工具

- 搜索命题素材: `web_search: [当前年份] 人工智能最新进展`
- 搜索命题标准: `web_search: 高考命题原则 一核四层四翼`
- 获取详细内容: `web_fetch: [权威URL]`

### 3. 分析工具

**题目质量分析**: 创建题目 JSON 后运行 `python scripts/analyze_question.py question.json`
**试卷结构分析**: 创建试卷 JSON 后运行 `python scripts/analyze_paper.py paper.json`

### 4. 参考文档

核心参考文档:
- `references/命题标准.md` - 高考命题标准与评价体系
- `references/命题趋势.md` - 命题趋势分析（记录时点资料，会过时）
- `references/题型规范.md` - 题型规范与命题技术
- `references/工作流程.md` - 命题工作流程指南

使用方法: 直接读取 `references/[文档名]`（相对本 skill 目录）

## 关键原则

### 命题的"四要四不要"

**要**:
1. **要真实情境** - 选择真实、新颖的生活、生产、科研情境
2. **要能力素养** - 考查学科核心素养和关键能力
3. **要价值引领** - 体现正确的价值观,发挥育人功能
4. **要科学规范** - 确保内容准确、表述清晰、评分合理

**不要**:
1. **不要偏题怪题** - 避免超纲、过难、钻牛角尖的题目
2. **不要死扣教材** - 不机械照搬教材原文,要活学活用
3. **不要套路模板** - 创新考查方式,使套路失效
4. **不要价值偏差** - 避免错误导向和消极内容

### 评审的"七个维度"

1. **知识点覆盖** - 是否涵盖主干知识
2. **能力层级** - 考查的能力层次是否恰当
3. **情境设计** - 情境是否真实、新颖、适切
4. **难度适中** - 难度系数是否合理
5. **创新性** - 考查角度、题型形式是否有创新
6. **育人价值** - 是否渗透正确价值观
7. **科学规范** - 内容是否准确、表述是否清晰

## 验收标准（命题/评审完成前自查）

- [ ] 试题情境来自**本次搜索**的真实素材,标注了来源
- [ ] 输出包含完整六件套:情境、题干、答案、评分标准、命题说明、预估难度
- [ ] 对照"四要四不要"逐条过检,无超纲、无套路模板、无价值偏差
- [ ] 评审报告的每个问题都指向试题的具体位置,不是泛泛而谈
- [ ] 趋势类结论有当年搜索依据,未引用过时的内置"最新趋势"

## 已知陷阱

| 陷阱 | 具体表现 | 应对 |
|------|---------|------|
| 情境造假 | 编造"某研究表明"式虚构素材 | 情境必须来自可检索的真实来源并标注 |
| 趋势旧闻 | 把参考文档里的记录时点趋势当"今年最新" | 先 web_search 当年信息,文档只作框架 |
| 难度失准 | 凭感觉标难度系数 | 用 analyze_question.py 辅助,并说明预估依据 |
| 答案不唯一 | 选择题多解、主观题评分标准含糊 | 自查环节专项验证答案唯一性与评分可操作性 |

## 输出格式建议

### 创作试题的输出格式

```markdown
## [学科][题型] - [主题]

### 试题内容

**[情境材料]**
[情境内容]

**[题干]**
[问题表述]

**[选项/答题要求]**
[选项或答题要求]

### 参考答案
[详细答案]

### 评分标准
[评分细则]

### 命题说明
- 考查知识点: [知识点]
- 考查能力: [能力]
- 能力层级: [层级]
- 预估难度: [难度系数]
- 情境来源: [来源]
- 创新点: [创新之处]
```

### 评审试题的输出格式

```markdown
## 试题质量评审报告

### 一、总体评价
总体评分: X/10.0
总体评价: [优秀/良好/合格/需改进]

### 二、各维度评分
[各维度的评分和评价]

### 三、主要优点
1. [优点1]
2. [优点2]

### 四、存在问题
1. [问题1]
2. [问题2]

### 五、改进建议
1. [建议1]
2. [建议2]
```

## 资源清单

### 参考文档 (references/)
- `命题标准.md` - 命题标准与评价体系详解
- `命题趋势.md` - 命题趋势分析（记录时点资料，会过时）
- `题型规范.md` - 题型规范和技术指南
- `工作流程.md` - 命题工作流程指南

### 分析脚本 (scripts/)
- `analyze_question.py` - 题目质量分析工具
- `analyze_paper.py` - 试卷结构分析工具

### 使用建议
- **首次使用**: 必读`命题标准.md`和`命题趋势.md`
- **创作试题**: 参考`工作流程.md`,使用网络搜索工具
- **评审试题**: 参考`题型规范.md`,使用分析工具
- **分析试卷**: 使用`analyze_paper.py`,对照标准评价

`evals/routing-evals.json` — 触发边界回归用例，改 description 后用仓库根 `scripts/run_routing_evals.py` 校验。